Evaluarea unui model de pădure aleatoare
Similar cu modelul de regresie liniară, vei folosi metrica MAE pentru a evalua performanța modelului de pădure aleatoare.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning în Tidyverse
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Calculează MAE comparând valorile reale cu cele prezise pentru datele de validare și atribuie rezultatul coloanei
validate_mae. - Afișează coloana
validate_mae(observă cum variază valorile). - Calculează media acestei coloane.
Notă: Valorile reale ale fold-ului de validare (validate_actual) au fost deja adăugate în cadrul de date cv_data.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
library(ranger)
# Calculate validate MAE for each fold
cv_eval_rf <- cv_prep_rf %>%
mutate(validate_mae = map2_dbl(___, ___, ~mae(actual = .x, predicted = .y)))
# Print the validate_mae column
___
# Calculate the mean of validate_mae column
___